Destaque

Software simula sistema imunológico humano e auxilia em pesquisas e aprendizagem

Fonte

FAPEMIG | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais

Data

quinta-feira. 4 julho 2024 13:10

O sistema imunológico humano é uma rede complexa que trabalha em conjunto para defender o corpo contra invasores externos. Com a descoberta de novos patógenos, tem se tornado cada vez mais necessário e importante o desenvolvimento de modelos computacionais que são capazes de prever as reações do corpo humano. É neste contexto que o Dr. Alexandre Pigozzo, pesquisador e professor do curso de Ciência da Computação da Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ), vem desenvolvendo um software inovador para modelagem do organismo humano e simulação de respostas a diferentes tipos de infecções e tratamentos.

A pesquisa, desenvolvida com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG), está inserida no campo da imunologia computacional, área que busca o desenvolvimento e a aplicação de métodos de bioinformática, modelos matemáticos e técnicas estatísticas para o estudo da biologia do sistema imunológico, ou de partes dele. O projeto interdisciplinar propõe o desenvolvimento de um software de código aberto, o que permitirá a todos os interessados a utilização e colaboração com a pesquisa.

O objetivo é propiciar um número maior de respostas, mais precisas e atuais, para diferentes cenários, ampliando as modelagens de software existentes. Com essa abordagem, é possível prever respostas imunológicas a diferentes estímulos, facilitando o desenvolvimento de tratamentos personalizados e a identificação de potenciais intervenções médicas.

Essa capacidade de simulação avançada pode ser essencial para diagnósticos mais precisos e tratamentos mais eficazes. “Se tivermos um modelo robusto, poderemos usá-lo para fazer previsões. Por exemplo, o que explica doenças autoimunes? Com esse modelo, podemos investigar hipóteses através de simulações computacionais que complementam experimentos in vitro e in vivo”, destacou o professor Alexandre Pigozzo, ressaltando a importância do tempo e do desenvolvimento contínuo para alcançar resultados cada vez mais sofisticados.

O software desenvolvido foi pensado para pesquisadores iniciantes da área de modelagem computacional. “A ideia é oferecer a quem está iniciando uma ferramenta que, a partir de um desenho do modelo na interface gráfica, permite fazer simulações de forma interativa e gerar o código de programação com a implementação computacional do modelo”, destacou.

Benefícios para a saúde e para a educação

Além do desenvolvimento técnico, o projeto tem um forte componente educativo. O software é uma ferramenta valiosa tanto para a pesquisa quanto para o ensino, auxiliando estudantes e pesquisadores na compreensão e na modelagem de sistemas biológicos complexos. O professor Alexandre Pigozzo enfatiza que a motivação principal é facilitar todo o processo da modelagem computacional, desde a construção do modelo até sua implementação e simulação no computador.

“Para desenvolvermos um modelo, implementado no computador, fazer a simulação e depois interpretar os resultados, o aluno precisa de uma base forte de matemática e programação. Mas, além dessa base, o que o aluno precisa ter mesmo é a experiência prática de modelagem”, explicou o professor, destacando que o software proposto aposta na simplicidade de um sistema computacional para que os estudantes e pesquisadores consigam desenvolver equações mais complexas.

O projeto envolve várias etapas críticas que são interconectadas para alcançar uma modelagem precisa do sistema imunológico. Primeiramente, é essencial a coleta de dados biológicos detalhados dos pacientes, como informações genéticas e resultados de exames de sangue. Esses dados são então integrados em um banco de dados central, onde são analisados e processados por algoritmos desenvolvidos especificamente para identificar padrões imunológicos.

A segunda etapa crucial é a construção do modelo computacional. Esse modelo é uma representação matemática do sistema imunológico, que inclui diversas variáveis e parâmetros biológicos. O desafio aqui é garantir que o modelo seja suficientemente complexo para capturar a dinâmica real do sistema imunológico, mas também eficiente o bastante para ser executado em um computador em tempo hábil. O professor e sua equipe utilizam técnicas de otimização para ajustar e refinar continuamente o modelo com base em novos dados experimentais.

“O legal do software é facilitar o primeiro contato do aluno com a modelagem computacional. Também é interessante porque ele pode exportar o código utilizado para fazer outras simulações. No caso, a gente usa um código em Python e, quando o aluno abre os códigos, ele também consegue aprender como aquela simulação foi pensada no modelo computacional. […] Depois que o modelo estiver implementado e você testá-lo, é possível fazer simulações e verificar os resultados. Um de nossos testes foi utilizando um modelo baseado na COVID-19, construído a partir de dados da epidemia e de anticorpos de pacientes graves e moderados”, explicou.

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Fonte: Bárbara Teixeira, FAPEMIG.

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